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⚡PhotonDB

⚡PhotonDB

ローカル
github.com/s1ddh3shデータベース070 週間前に更新

⚡PhotonDB について

PhotonDB は、C++17 で実装されたインメモリのキーバリューデータベースで、可変データ構造と TCP ベースのクライアント・サーバープロトコルを備えています。自然言語でデータを操作する MCP サーバーも含まれ、開発が続いています。

主な機能

  1. 01インメモリのキーバリューデータ保存
  2. 02可変データ構造
  3. 03TCP ベースのクライアント・サーバープロトコル
  4. 04C++17 による実装
  5. 05photon-cli によるコマンドライン操作

活用シーン

  1. 01キーバリューデータの保存と取得
  2. 02photon-cli から PhotonDB を操作
  3. 03MCP クライアントから自然言語でデータを操作

MCP 対応

server.py に実装された MCP サーバーを含み、MCP クライアントから自然言語で PhotonDB のデータを操作できます。MCP 機能は開発中です。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

⚡PhotonDB

PhotonDB は、C++17 で書かれた高性能なインメモリのキーバリューデータベースサーバーです。サーバー・クライアントモデルを使用したシンプルな TCP ベースのプロトコルを介して、変更可能なデータ構造にアクセスできます。

PhotonDB は MCP(Model Context Protocol)とも連携し、データとの自然言語でのやり取りを可能にするため、単なるデータベースにとどまりません(現在、積極的に開発中です)。

photon-cli で PhotonDB を使用する

photon-cli は PhotonDB のコマンドラインインターフェースです。

./src/server を実行して PhotonDB サーバーを起動し、 別のターミナルで次のコマンドを試してください。

% cd src/
% ./photon-cli
⚡photon> ZAP
 (str) ZING
⚡photon> set foo bar
 OK
⚡photon> get foo
 (str) bar

MCP クライアントで PhotonDB を使用する

PhotonDB は、自然言語でのやり取りを可能にする Model Context Protocol(MCP)にも対応しています。MCP サーバーは server.py に実装されています。

プロジェクトに MCP を追加する

Python のパッケージマネージャーとして uv を使用することをおすすめします。

uv add "mcp[cli]"

uv で mcp コマンドを実行するには、次のようにします。

uv run mcp

この server.py を Claude Desktop にインストールすれば、次を実行してすぐにやり取りを開始できます。

uv run mcp install server.py

PhotonDB をビルドする

PhotonDB のビルドには CMake を使用します。CMake(バージョン 3.10 以降)と C++17 コンパイラーがインストールされていることを確認してください。

#Clone the repository and enter the directory
git clone https://github.com/s1ddh3sh/PhotonDB.git
cd PhotonDB

#Create a build directory and run CMake
mkdir build
cd build
cmake ..

#Build the server and CLI
make

変更をコンパイルしてサーバー/クライアントをビルドするには、必ず build ディレクトリで make コマンドを実行してください。

API リファレンス

サポートされているコマンドと使用例の全リストについては、API.md を参照してください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。